Prise en compte de la neige dans la prévision hydrologique : quel apport pour mieux prévoir les crues nivales ?

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Prise en compte de la neige dans la prévision

hydrologique : quel apport pour mieux prévoir les crues

nivales ?

Pierre Nicolle

To cite this version:

Pierre Nicolle. Prise en compte de la neige dans la prévision hydrologique : quel apport pour mieux prévoir les crues nivales ?. Sciences de l’environnement. 2010. �hal-02593633�

Université Pierre et Marie Curie, École des Mines de Paris

& École Nationale du Génie Rural des Eaux et des Forêts

Master 2 Sciences de l’Univers, Environnement, Ecologie

Parcours Hydrologie-Hydrogéologie

Prise en compte de la neige dans la prévision hydrologique :

quel apport pour mieux prévoir les crues nivales ?

Pierre NICOLLE

Encadrante : Maria Helena RAMOS

CEMAGREF

Parc de Tourvoie,

92163 Antony

Septembre 2010

Abstract

Hydrological forecasting presents considerable challenges: protection of people and properties, power production, etc. Good streamflow estimates are essential to make the right decisions. However, certain catchments present particular challenges: this is the case of mountainous areas, where the occurrence of snow and the difficulties of implementing observational networks complicate the modelling of flows. The introduction of a snow model in a hydrological forecasting model should help make improvements on the simulation of flows of snow-affected catchments, while not degrading the prediction on the other basins. This study aims at evaluating the improvements from the integration of the snow module Cemaneige to the hydrological forecasting model GR3P, both tools developed at Cemagref.

A comparative analysis of the two models GR3P (without snow modelling) and GR5P (GR3P + snow modelling) at a daily time step was performed on a sample of 176 French catchments located in mountainous areas. The hydrological flow forecasts use as input four years of PEARP meteorological ensemble forecasts from Météo-France (2005-2009). Thus, 11 equally probable scenarios of streamflow are predicted to two forecasting lead times (d+1 and d+2). The study consisted of the introduction of the snow modelling routine within the structure of the GR3P model, and in the evaluation of this new model in ensemble prediction.

Following this work, it appeared that the model GR5P was more efficient than the version without treatment of snow. The improvement becomes more significant when the forecasting lead time increases. In fact, the streamflow-based model update (i.e. the assimilation of the last observed flow into the hydrological model) tends to minimize the differences between the two models (GR3P and GR5P) at the first lead time. The classification of catchments according to their hydrological regimes showed that the contribution of the snow routine is significant for nival regimes. However, the performances on snow-affected catchments remain significantly lower than the performances on catchments less influenced by the snow: the snow routine, although important, does not allow in itself to fill the gaps between these different types of catchments. The results open new prospects for the adaptation of the modelling framework at the hourly time step.

Keywords: hydrological modelling, snow routine, ensemble forecasting

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Remerciements

Pour avoir eu la chance d'effectuer un stage extrêmement enrichissant, et sur un sujet particulièrement intéressant, je tiens à remercier…

Le Cemagref, pour m'avoir fait confiance et permis d'effectuer ce stage.

Maria-Helena Ramos, mon encadrante, pour sa disponibilité, sa méthodologie et sa rigueur. Ces mots ne suffisent pas pour décrire l'aide qu'elle m'a apporté et lui adresser ma plus profonde reconnaissance.

L'équipe hydrologie pour m'avoir fait part de leurs connaissances et de leur expérience, mais aussi pour leur accueil chaleureux et leur gentillesse. Le week-end de découverte du point-triple Rhône-Loire-Garonne restera un moment que je retiendrai tout particulièrement.

Vazken Andreassian et Charles Perrin pour leurs conseils et leur aide, notamment en matière de programmation.

L'ASCCR pour les parties de frisbee enflammées disputées.

Merci également pour l'ambiance plus qu'agréable qui règne au Cemagref au sein de l'équipe. Ce stage m'a apporté bien plus que des compétences scientifiques.

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Sommaire

Avant-propos

Introduction

Première partie : Synthèse bibliographique

I.1 Genèse et évolution physique de la neige au sol : rappel

I.1.1 Formation de la neige ...7

I.1.2 Comportement de la neige au sol ...8

I.2 Des difficultés pour la modélisation hydrologique

I.3 La prévision d'ensemble

Deuxième partie : Données, outils et méthodes

II.1 Les données utilisées

II.1.1 Les données observées ...12

II.1.2 Les prévisions d'ensemble ...13

II.1.3 Les bassins versants de l'étude...14

II.2 Caractérisation des régimes hydrologiques des bassins versants

II.2.1 Rappels sur les régimes hydrologiques ...15

II.2.2 La classification de Sauquet (2006) ...16

II.2.3 Les régimes hydrologiques des bassins versants de cette étude...18

II.3 Vers un modèle de prévision avec prise en compte de la neige : GR5P

II.3.1 Le modèle de prévision : GR3P ...20

II.3.2 Le module de prise en compte de la neige : Cemaneige ...21

II.4 Mise en place du modèle et méthode d'évaluation

II.4.1 Procédure générale ...26

II.4.2 Les critères d'évaluation en calage/contrôle...26

II.4.2 Les critères d'évaluation pour la prévision ...27

Troisième partie : Résultats et interprétation

III.1 Configuration et paramétrisation de GR5P : analyses de sensibilité

III.1.1 Le paramètre B : la capacité du réservoir de production...30

III.1.2 Impacts de l'initialisation des paramètres libres de Cemaneige ...31

III.1.3 Utilisation d'un gradient altitudinal fixe ou variable...31

III.1.4 Sensibilité des performances et des paramètres à l'échéance de prévision...32

III.1.5 Paramètres libres ou fixes pour Cemaneige?...33

III.1.6 Configuration finale du modèle GR5P ...34

III.2 Evaluation de l'apport du module neige

III.2.1 Performances en contrôle ...35

III.2.2 Evaluation de la qualité des prévisions...38

Conclusion et perspectives

Références bibliographiques

Liste des figures et tableaux

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Avant-propos

Ce rapport est l'aboutissement d'un travail de 7 mois réalisé au Cemagref dans le cadre du Master 2 Hydrologie, Hydrogéologie de l'Université Pierre et Marie Curie (Paris VI). Ce stage s'est déroulé au sein de l'unité Hydrosystèmes et Bioprocédés (HBAN), dans l'équipe HYDRO (Hydrologie des Bassins Versants) autour du thème de recherche ARCEAU (aléas et risques liés au cycle de l’eau), qui regroupe différents chercheurs de plusieurs centres du Cemagref1. Le stage s'inscrit pleinement dans ce thème de recherche, puisqu'il s'agissait de travailler sur la prévision hydrologique.

Le Cemagref est un institut de recherche en sciences et technologies pour l'environnement ; établissement public à caractère scientifique et technologique créé en 1981. Il a pour mission de répondre à des questions concrètes de société dans le domaine de la gestion durable des eaux et des territoires, en produisant de nouvelles connaissances et techniques utiles aux gestionnaires, décideurs et entreprises. Les recherches sont axées sur les ressources en eau de surface, les écosystèmes aquatiques et terrestres, les espaces à dominante rurale, les technologies pour l'eau, les agrosystèmes et la sureté des aliments, le tout dans une perspective de gestion durable des eaux et territoires. Le Cemagref compte 9 centres en France métropolitaine et 1 en Martinique. Le centre d'Antony compte 3 unités de recherche. Les travaux de l'unité HBAN (Hydrosystèmes et Bioprocédés) portent sur le fonctionnement hydrologique des bassins versants (relations pluies/débits), ainsi que sur l'impact des aménagements et pratiques agricoles. L'équipe HYDRO effectue des travaux de recherche axés sur la modélisation pluie/débit et ses applications. On citera notamment le développement d'une famille de modèles conceptuels, les modèles GR (pour Génie Rural). Parmi ceux-ci, un modèle de prévision hydrologique a été développé en 2005 par Tangara (Tangara, 2005), d'après le modèle GR4J (Perrin, 2000, Perrin et al., 2001, 2003) et équipe aujourd'hui plusieurs services de prévision des crues (SPC) en France. Il a été récemment adapté pour utiliser en entrée plusieurs scénarios de précipitations prévues (Ramos et al., 2008). Le stage vise à contribuer à l'amélioration de ce modèle de prévision hydrologique.

Les organismes de prévision opérationnelle en France :

Le SCHAPI, Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations, a été créé en 2003 à Toulouse et réunit des experts en météorologie et hydrologie. Ses principales missions consistent en l'appui des services de prévision des crues au niveau national, ainsi qu'en une surveillance hydrométéorologique 24h/24h sur les bassins rapides et des tronçons de vigilance réglementés. Le décret n°2005-28 du 12 janvier 20052 précise, entre autres, que le schéma directeur de prévision des crues "identifie les cours d'eau ou sections de cours d'eau pour lesquels l'Etat assure la transmission de l'information sur les crues et leur prévision, ainsi que ceux pour lesquels il prévoit de le faire, eu égard à leur fonctionnement hydrologique, au nombre des communes susceptibles d'être inondées et à la gravité des dommages que les inondations peuvent provoquer, lorsqu'une telle prévision est techniquement possible à un coût proportionné à l'importance des enjeux". Depuis juillet 2006, le SCHAPI met alors à disposition une carte de vigilance des crues (http://www.vigicrues.gouv.fr/), accompagnée de bulletins d'information en temps réel sur la chronologie et l'évolution des crues (Circulaire du 06/12/07 relative à la production opérationnelle de la vigilance crues2 ; BO du MEDAD n° 3 du 15 février 2008). Chaque cours d'eau représenté est affecté d'un code couleur selon le niveau de vigilance nécessaire pour faire face à de possibles inondations futures dans les 24 heures. Les SPC (Services de Prévision des Crues) sont les premiers interlocuteurs des collectivités dans la prévision des crues pour mieux anticiper ces phénomènes. Ils conseillent et veillent à la cohérence des outils et méthodes utilisés. Il existe 22 SPC, chacun rattaché à un territoire d'intervention sur une logique de bassin versant. Ils recueillent et traitent les informations sur les cours d'eau surveillés, pour diffuser, conjointement avec le SCHAPI, des messages d'informations individualisés par tronçon de cours d'eau (incluant les prévisions d'évolution de la situation). 1 http://www.cemagref.fr/le-cemagref/lorganisation/les-centres/le-centre-dantony/ur-hban/hydro 2 http://www.ineris.fr/aida/ CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

Introduction

Les processus d'écoulement des cours d'eau sont de mieux en mieux connus et compris, de l'apport des précipitations au transfert et à l'écoulement dans les rivières. Néanmoins, réussir à reproduire le débit d'un cours d'eau, malgré l'état de connaissance de ces processus, reste une tâche relativement ardue. En effet, l'abondance, la complexité et l'interdépendance des mécanismes à l'œuvre ainsi que les impacts anthropiques sur ceux-ci imposent des limites à la modélisation précipitation-débit, tout comme les limites imposées par les techniques d'acquisition de données diverses nécessaires à la modélisation (caractéristiques des bassins versants, mesures ou détermination des données d'entrée). Ainsi, prévoir le comportement d'une rivière s'avère encore plus compliqué. Pourtant, la prévision hydrologique revêt des enjeux particulièrement importants, aussi bien dans la gestion de l'eau (production hydroélectrique des barrages, protection des écosystèmes fluviaux, etc.) que dans le domaine des risques (inondations et sécheresses). Nous pouvons citer à titre d'exemple les récentes inondations du 17-18 juillet 2010 dans le Var (Draguignan) avec des cumuls de précipitations dépassant localement 380 mm pour un bilan humain s'élevant à 25 morts, sans parler des dégâts matériels que ces catastrophes occasionnent. Ainsi, bien prévoir les débits est essentiel pour les décisionnaires.

Malheureusement, la modélisation n'est pas parfaite (si tant est qu'elle le sera un jour) et nécessite encore d'être améliorée, et plus particulièrement pour certaines conditions. C'est le cas des milieux où la présence de neige a une influence sur les débits, et notamment en montagne. La neige doit être prise en compte de façon particulière, de par la spécificité de son impact sur l'hydrologie du bassin versant. En effet, la réponse hydrologique du bassin à la neige est différente de celle de la pluie, du fait du stockage et de la fonte de cette neige, variables dans le temps et dans l'espace. Ainsi, les hydrologues développent des outils qui permettent de tenir compte de cette spécificité au sein de la modélisation hydrologique. Récemment, un de ces outils, baptisé Cemaneige, a été développé au Cemagref et a été testé sur le modèle de simulation GR4J (Valéry, 2010). Les résultats associés ont été prometteurs : une nette amélioration du critère de performance a été observée lors de la prise en compte du stockage et de la fonte de la neige dans la modélisation hydrologique en simulation. Mais qu'en est-il pour la prévision? Quel apport peut-on espérer de la prise en compte de la neige pour la prévision de débits, et notamment pour la prévision d'ensemble, où différents scénarios futurs de précipitations et températures sont mis à disposition par les modèles météorologiques de prévision du temps?

Cette étude se propose de répondre à cette question, en intégrant l'outil Cemaneige, développé par Valéry (2010), au modèle de prévision GR3P et en évaluant la qualité des prévisions fournies par la modélisation intégrée. Nous commencerons par présenter, dans une première partie, une synthèse bibliographique sur la neige et la modélisation hydrologique. Nous tenterons de comprendre pourquoi il neige et comment cette neige se comporte lorsqu'elle est précipitée, avant de présenter les principales difficultés liées à la modélisation des précipitations neigeuses au sein du bassin versant. Nous finissons cette partie en présentant succinctement les principales notions liées à la prévision hydrologique d'ensemble. Dans la deuxième partie de ce mémoire, nous détaillerons les données, outils et méthodes utilisés pour répondre à nos objectifs. Enfin, la dernière partie sera consacrée à la présentation de nos résultats, avant de conclure.

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Première partie : Synthèse bibliographique

Dans cette partie, nous nous inspirons très fortement des travaux de Valéry (2010), qui présentent un condensé de la littérature disponible sur la neige et la modélisation hydrologique. Nous présentons également quelques rappels sur la prévision hydrologique d'ensemble.

I.1 Genèse et évolution physique de la neige au sol : rappel

I.1.1 Formation de la neige

Nous occultons volontairement toute la partie amont de la genèse des précipitations jusqu'à la formation des nuages. Ce qui nous intéresse ici concerne le moment où la vapeur d'eau contenue dans ces nuages est précipitée et sous quelle forme. Un nuage est composé d'air humide (contenant de la vapeur d'eau), de minuscules particules d'eau liquide (gouttelettes) et/ou solide (cristaux de glace) en suspension. Le pourcentage de chaque phase dépend de la température. D'après Météo-France, 97% des précipitations sous nos latitudes prennent naissance dans des nuages à température négative, mais cela ne signifie pas que le nuage est composé uniquement d'eau sous forme solide ! Il peut contenir des gouttelettes d'eau surfondue à des températures très négatives (jusqu'à -40°C). A une température entre -10°C et 0°C, la proportion d'eau liquide sera non-négligeable et pourra conduire à la formation de pluie et non de cristaux de glace au sein du nuage. Dubé (2003), cité dans Valéry (2010), donne des ordres de grandeur des proportions d'eau liquide/solide en fonction de la température : "On estime qu'à -10°C, 60% des nuages contiennent de la glace. A -15°C, la

proportion augmente à 90%, et à -20°C elle passe à 100%."

Pour qu'il y ait précipitation, un accroissement de la taille des particules est nécessaire, jusqu'à ce qu'elles soient suffisamment lourdes pour amorcer leur chute. Dans le cas où le nuage contient des cristaux de glaces, et où ceux-ci sont précipités, il est possible qu'ils n'atteignent pas le sol sous cette forme. En effet, la nature des précipitations atteignant le sol est étroitement liée à la température de l'atmosphère sous le nuage duquel tombent les cristaux de glace. Plusieurs situations sont possibles dans la réalité et, en synthèse, les plus communes sont :

• si la température est négative de la base du nuage jusqu'au sol, les précipitations tombent sous forme de neige ;

• si la température devient positive au fur et à mesure qu'on s'approche du sol, les précipitations atteignant le sol sont liquides.

L'atmosphère peut néanmoins présenter un profil de température plus complexe : négative directement sous le nuage, puis positive lorsque les précipitations s'approchent du sol, les précipitations deviennent alors liquides. De plus, si la température redevient ensuite négative à l'approche du sol, celle-ci peut modifier encore la nature des précipitations. La nature de celles-ci dépend alors de l'épaisseur de la couche d'air à température négative : si cette épaisseur est suffisante, du grésil est observé au sol, sinon, on observera une pluie verglaçante (l'eau reste en surfusion et ne gèle qu'au contact du sol).

On s'aperçoit donc que la température est un facteur fondamental pour la détermination de la nature des précipitations. Néanmoins, ce n'est pas le seul. Murray en 1952 (cité dans Valéry, 2010) a montré que la nature des précipitations peut être fonction de divers autres facteurs météorologiques. Nous citerons, par exemple, l'altitude de l'isotherme 0°C ou encore la largeur des couches 1000-700 mb ou 1000-500 mb. Par ailleurs, en montagne, les proportions de pluie et de neige observées vont dépendre fortement de l'altitude et de la latitude (US Army Corps of Engineers, 1956, cité dans Valéry, 2010).

D'autres éléments tels que l'intensité des précipitations ou la vitesse du vent peuvent venir complexifier la détermination de la nature des précipitations. En pratique, il est possible d'observer de la neige à température positive et, inversement, de la pluie à température négative. Ainsi, la

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détermination de la nature des précipitations n'est pas une mince affaire : elle dépend d'un nombre important de facteurs, tous n'étant pas mesurés ou mesurables, même s'il convient de retenir la température comme facteur prépondérant.

I.1.2 Comportement de la neige au sol

Lorsque la neige tombe au sol, les précipitations neigeuses sont susceptibles de s'accumuler pendant une période plus ou moins longue, pour former un véritable réservoir d'eau sous forme solide (manteau neigeux). L'évolution du manteau neigeux nécessite la compréhension des processus physiques de la fonte de la neige. Nous touchons ici à la thermodynamique du manteau neigeux, sujet complexe qui démarre dès l'accumulation jusqu'à la disparition du stock en passant par la métamorphose de la neige (Llamas, 1993, cité dans Valéry, 2010).

La fonte est le résultat de nombreux transferts de chaleur et de masse entre le manteau neigeux et son environnement (atmosphère et sol). L'importance des différents processus responsables de ces transferts est variable, en fonction du lieu (forêt/clairière, zones tropicales/hautes latitudes, etc.) et du moment (début/fin de saison de fonte, jour/nuit, etc.). L'US Army Corps of Engineers (1956) a répertorié l'ensemble des processus modifiant la quantité de chaleur au sein du manteau neigeux et contribuant à la fonte. Nous ne détaillerons pas ces processus mais Kuusisto (1999, cité dans Valéry, 2010) conclut que les rayonnements (radiations de faibles et fortes longueurs d'onde) et les échanges convectifs (sous forme de chaleur sensible ou de chaleur latente de vaporisation) sont les deux principaux facteurs à l'œuvre pour la fonte du manteau : les premiers étant prépondérant les jours de beau temps et dans des sites protégés (forêts), les seconds les jours nuageux ou pluvieux et dans des endroits non protégés.

A l'échelle du bassin versant, il est nécessaire de prendre en compte la variabilité spatiale du manteau neigeux. En effet, l'hétérogénéité des conditions sur le bassin versant va induire une hétérogénéité de la couverture neigeuse sur celui-ci. Rappelons que l'un des domaines privilégié pour la neige est le domaine montagnard, qui présente très certainement les plus importantes hétérogénéités à petite échelle. Nous pouvons distinguer, d'une part, la variabilité des conditions météorologiques et, d'autre part, l'hétérogénéité des caractéristiques physiographiques du bassin. La première, combinée à la topographie, joue un rôle prépondérant sur la répartition du couvert neigeux. Les gradients altitudinaux de température et de précipitations favorisent une accumulation plus importante de neige pour les altitudes élevées. Le vent permet, quant à lui, la prise en charge de la neige et sa redistribution. En ce qui concerne l'hétérogénéité de la physiographie du bassin, elle accentue la disparité du couvert neigeux. On retrouvera des quantités plus importantes, et plus durables, de neige dans les dépressions. L'exposition du versant aura une influence sur la disparition du manteau neigeux (plus rapide à l'adret qu'à l'ubac). De fortes pentes vont favoriser les avalanches et grossir le stock en aval. Enfin, la végétation, en tant que protection contre le vent, aura également un effet sur la redistribution de la neige.

I.2 Des difficultés pour la modélisation hydrologique

Nous nous intéressons ici aux besoins et aux manières de prendre en compte la neige dans la modélisation hydrologique. D'un point de vue temporel, l'évolution de la neige (formation et comportement au sol) peut être reliée aux températures. En fait, la neige suit la même saisonnalité que ces dernières. Lors des périodes de basses températures, l'eau peut s'accumuler au sol sous forme de neige. Lorsque les températures augmentent (au printemps), la fonte libère l'eau stockée. Ce phénomène est également observable à des échelles de temps plus fines (journalière ou horaire, par exemple). Il occasionne un décalage, parfois important, entre le moment où l'eau tombe sur le bassin et le moment où elle est remobilisée à travers les processus de fonte (Hingray et al., 2009). C'est ce décalage qui peut poser d'importants problèmes de modélisation. A titre d'illustration, la figure 1 présente une simulation hydrologique du modèle GR4J sur la Durance à Serre-Ponçon (Hautes-Alpes). Pour ce modèle, qui ne possède pas un module spécifique de traitement de la neige,

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la neige est considérée comme une précipitation liquide et participe directement à l'écoulement. Ceci occasionne une surestimation des débits modélisés durant la période où la neige tombe au sol (fin octobre à fin mars). En revanche, lors de la fonte, cette précipitation, que le modèle a déjà "utilisée", ne participera pas au débit modélisé : les crues réelles dues à cette fonte sont alors sous-estimées (fin avril à juin). Pour palier à cela, des outils appelés communément "modules neige" sont développés et incorporés à la modélisation pluie-débit. De manière générale, ces outils permettent de représenter l’accumulation des précipitations neigeuses sur le bassin, l’évolution de la couverture neigeuse et la remobilisation lors de la fonte. Ils sont utilisés conjointement au modèle hydrologique pour fournir une modélisation complète du bassin.

Figure 1 : Débits observés et simulés avec le modèle GR4J (sans module neige) sur le bassin de la Durance à Serre-Ponçon (3580 km²) pour la période d'août 2001 à août 2002 (tiré de Valéry, 2010)

Pour la bonne prise en compte de la neige dans la modélisation hydrologique, il faut d'abord pouvoir quantifier la part des précipitations solides à l'échelle du bassin versant. La distinction entre pluie et neige n'est cependant pas toujours disponible dans les enregistrements de précipitations, la mesure de la quantité de neige précipitée présentant de nombreuses difficultés d'ordre métrologique (erreurs de mesures jusqu'à 110% selon Barry, 2008). Par ordre d'importance pour la modélisation de l'hydrologie en montagne (selon Klemes, 1990, cité dans Valéry, 2010), les principaux problèmes d'estimation de la neige à l'échelle du bassin versant sont les suivants :

• le manque d'accessibilité :

le réseau de mesure est souvent installé dans des zones faciles d'accès, en vallée, et délaisse les reliefs, ce qui provoque des lacunes importantes sur la connaissance des conditions météorologiques en altitude.

• les problèmes métrologiques :

les instruments de mesure biaisent la mesure de la précipitation (sous-estimation liée à l'effet du vent ou à l'évaporation, problème de représentativité de la mesure ponctuelle) et encore plus pour la précipitation solide.

• la représentativité du réseau de mesure (elle est liée aux deux points précédents) :

les réseaux de mesures sont trop épars et mal répartis (exposition, altitude) sur les bassins versants, alors que l'on observe une grande variabilité spatiale en termes de précipitations, de températures et des caractéristiques de ces milieux (topographie, végétation, type de temps, etc.).

Débits observés Débits simulés sans

neige CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

Dans plusieurs cas, c'est donc au modélisateur de faire cette distinction à partir d'autres variables. Il doit trouver le moyen d'estimer au mieux les lames d'eau précipitées sur le bassin pour assurer le meilleur fonctionnement du modèle.

Il existe une multitude de manières de traiter la neige en modélisation. Ainsi, nombreux sont les modules neige présentés dans la littérature, presque autant que les modèles hydrologiques. Ceux-ci traitent de manière différente la détermination de la nature des précipitations, ainsi que la fonte et son routage (transfert à l'exutoire du bassin versant). En effet, plusieurs approches sont possibles afin de traiter chacun de ces objets, des approches physiques aux plus conceptuelles.

Pendant les travaux de thèse de Valéry (2010), un module neige a été développé au Cemagref selon une approche ascendante (structure simple que l'on complexifie progressivement), en s'inspirant des forces et faiblesses de modules existants dans la littérature, à savoir, les modules existants dans les modèles hydrologiques MORDOR, NAM, HBV, CEQUeau et MOHYSE (références disponibles dans Valéry, 2010). Ce sont tous des modèles qui ont été développés pour des objectifs variables (ingénierie, étude de la ressource en eau, prévision, etc.), avec des applications sur des zones géographiques différentes (Suède, France, Canada, etc.). Ils présentent un nombre variable de paramètres libres (de 2 pour MOHYSE à 10 pour MORDOR). L'objectif de la thèse de A. Valéry était de développer un module neige parcimonieux, robuste, général et performant dans différents environnements. Cette étude a été effectuée sur un échantillon de 380 bassins versants répartis dans 4 pays : France, Suisse, Suède et province canadienne de Québec. Le module, baptisé Cemaneige, a été testé et intégré au modèle de simulation GR4J et a présenté des résultats très encourageants par rapport aux autres modules testés, compte tenu du faible degré de liberté dont il dispose (3 paramètres libres seulement). L'adaptation de ce module au modèle de prévision hydrologique GR3P constitue le sujet de l'étude ici reporté. Nous détaillons donc le module Cemaneige dans la Partie II de ce mémoire (Outil, données et méthodes). L'apport du module neige est ici évalué dans le cadre de la prévision hydrologique, plus particulièrement de la prévision d'ensemble, dont quelques rappels sont présentés dans le paragraphe suivant.

I.3 La prévision d'ensemble

Pour prévoir des débits à partir d'un modèle hydrologique, il est nécessaire de prévoir les entrées nécessaires à son fonctionnement. Ainsi, les modèles météorologiques jouent un rôle important. Malheureusement, la capacité de ces modèles à prévoir des évènements extrêmes et particuliers reste faible et les incertitudes associées peuvent être importantes. Par ailleurs, la fiabilité des prévisions météorologiques diminue avec l'augmentation de l'échéance de prévision. Ainsi, la prévisibilité3 est estimée à moins de 3 jours pour une prévision déterministe fiable aujourd'hui. L'une des sources d'erreur qui limite cette prévisibilité est liée à l'inexactitude des données d'observation qui définissent l'état initial de l'atmosphère, utilisé dans la modélisation. Pour palier à cela, des systèmes de prévision d'ensemble ont été développés par plusieurs centres météorologiques dans le monde.

Dans la prévision météorologique d'ensemble, plusieurs états initiaux sont définis, à partir de petites variations imposées aux données observées, plus petites que les erreurs normales de mesures ou d'interpolation. La modélisation de l'atmosphère est effectuée à partir de chacun de ces états initiaux. Ainsi, on obtient autant d'états futurs de l'atmosphère que de "scénarios" de l'état initial. Les états finaux obtenus peuvent être très divergents, du fait du caractère chaotique de l'atmosphère : deux états initiaux proches peuvent aboutir à des prévisions très différentes. Plusieurs valeurs prévues sont obtenues à partir de ces scénarios d'évolution de l'atmosphère considérés comme équiprobable : chaque scénario à une probabilité de 1 sur le nombre total de scénarios modélisés de survenir. La probabilité des évènements météorologiques et l'incertitude de chaque situation prévue

3

La prévisibilité est le délai au-delà duquel on estime qu'un modèle sera trop éloigné de la réalité pour être fiable.

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est comprise dans ces prévisions pour des échéances allant jusqu'à 10-15 jours. Il est ainsi possible d'étendre les échéances de prévisions et mieux anticiper les événements à risque.

En hydrologie, l'utilisation de la prévision météorologique d'ensemble est encore peu fréquente, même si elle tend à se développer. On notera l'initiative du système européen d'alerte aux crues (EFAS), lancé en 2003 par la Commission Européenne (Thielen et al., 2009). Dans le but d'augmenter le temps de préparation aux inondations dans les bassins fluviaux transnationaux à partir de la prévision de crue à moyenne échéance (3 à 10 jours), EFAS fournit une pré-alerte à partir de quatre seuils critiques et utilise notamment le système de prévision d'ensemble du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT - ECMWF en anglais) (Ramos et al., 2009). Une autre initiative européenne importante est celle de MAP D-PHASE, un acronyme pour "Mesoscale Alpine Program Demonstration of Probabilistic Hydrological and Atmospheric Simulation of flood Events in the Alps" (Ranzi et al., 2009). Au niveau international, HEPEX4 ("Hydrologic Ensemble Prediction Experiment") rassemble les communautés météorologiques et hydrologiques pour mener des recherches sur la promotion de techniques de prévisions hydrologiques probabilistes. Cela permet d'accroitre la communauté scientifique sur le sujet, et de pouvoir étudier le comportement des prévisions d'ensemble dans des environnements différents.

En France, la prévision hydrologique d'ensemble a déjà été testée sur la chaine de modèles SIM (SAFRAN-ISBA-MODCOU) à Météo-France avec deux types de prévisions météorologiques d'ensemble : les 51 scénarios issus du système de prévision d'ensemble du Centre européen CEPMMT (EPS) à 10 jours d'échéance, et les 11 scénarios issus du modèle ARPEGE (PEARP) à 2 jours d'échéance (Rousset-Regimbeau et al., 2007 ; Thirel et al., 2008). L'utilisation de la PEARP en hydrologie a également été étudiée par Randrianasolo (2009) et Randrianasolo et al. (2010), en entrée au modèle hydrologique GR3P développé au Cemagref. Dans cette étude, nous utilisons également les prévisions PEARP, décrites en détail dans la Partie II de ce mémoire.

Dans la prévision hydrologique d'ensemble, il est important non seulement de bien prendre en compte les différentes sources d'incertitude, mais aussi de pouvoir évaluer la qualité des prévisions émises. En météorologie, la terminologie "vérification des prévisions" est souvent utilisée et fait référence à l'utilisation de nombreuses mesures statistiques d'écart entre les prévisions et les observations, appelés "scores" (Jolliffle et Stephenson, 2003). En effet, pour la vérification des prévisions, il est nécessaire de disposer d'une longue série de paires d'évènements prévus-observés. L'utilisation d'un seul évènement ne permet pas de vérifier statistiquement que les probabilités induites par les prévisions sont fiables et non biaisées. Quelques outils de vérification couramment utilisés en prévision "normale" (c'est-à-dire, déterministe, où un seul scénario futur est disponible) peuvent être utilisés, mais, dans ce cas, on considèrera alors chaque scénario comme une prévision déterministe ou le scénario donné par la moyenne des scénarios de la prévision d'ensemble. Néanmoins, il parait plus judicieux d'exploiter les avantages qu'offre la prévision d'ensemble et vérifier la fiabilité de la distribution de probabilité des évènements possibles. Pour cela, des scores probabilistes ont été développés. Certains seront utilisés dans cette étude et sont présentés dans la Partie II de ce mémoire (Outils, données et méthodes).

4 http://hepex.jrc.ec.europa.eu/ CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

Deuxième partie : Données, outils et méthodes

II.1 Les données utilisées

Cette étude s'intègre dans la continuité des travaux effectués au Cemagref, qui utilisent une large base de données pour développer des outils ou évaluer de nouvelles méthodes. L'avantage est de pouvoir généraliser les résultats obtenus sur des bassins qui présentent des conditions sensiblement similaires. Ainsi, notre premier choix s'est porté sur l'utilisation d'une partie de la base de données établie par Valéry (2010), concernant 219 bassins versants localisés en France, pour créer son module neige. Cela nous permettait d'utiliser quelques données déjà préparées pour le module neige, notamment la courbe hypsométrique de chaque bassin.

Un problème de recoupement temporel des données nous a cependant amené à rechercher une autre source de données hydrométéorologiques. En effet, les données disponibles couvraient la période du 01/08/1995 au 31/07/2005, alors que les données d'entrée de prévision dont nous disposons commencent à partir du 10/03/2005. Ainsi, compte tenu de la trop petite fenêtre temporelle commune aux deux bases, une nouvelle source de données a été recherchée. Il s'agit de la base de données de 3000 bassins versants récemment mise en format au Cemagref, couvrant la période 1958/2009. Cette base contient 179 des 219 bassins étudiés par Valéry (2010). Puisque cette nouvelle base de données a été extraite récemment, nous l'avons validé avant de l'utiliser. Pour cela, nous avons comparé les deux bases de données entre elles sur la période commune du 01/08/1995 au 31/07/2005. Les résultats nous ont amené à écarter trois des 179 bassins, pour lesquels des données fortement douteuses de débit (différences importantes des valeurs reportées) ont été détectées. Nous avons également identifié quelques différences sur les précipitations, vraisemblablement liées à des divergences dans les méthodes de spatialisation des précipitations. Une analyse préliminaire de la performance du modèle GR3P, sans module neige, sur les bassins a permis de voir que les différences observées n'avaient cependant pas d'impact significatif sur les performances du modèle. De ce fait, nous avons donc décidé de garder ces 176 bassins pour nos recherches.

II.1.1 Les données observées

Nous utilisons des données couramment utilisées dans la modélisation hydrologique, à savoir les précipitations, les températures de l'air, l'évapotranspiration potentielle (ETP) et les débits. Notre étude concernant la prévision au pas de temps journalier, ce sont donc des données journalières que nous utiliserons. De plus, pour l'utilisation dans la modélisation hydrologique globale, les données spatialisées ont été agrégées à l'échelle du bassin versant (pluie et ETP moyenne de bassin). Les précipitations et les températures proviennent de la base de données issue du système d'analyse météorologique SAFRAN de Météo-France (Quintana-Ségui et al., 2008, Vidal et al., 2009). Les données sont disponibles partout en France sur une grille de résolution 8×8 km. L'ETP utilisée est celle calculée à partir de la formule d'Oudin (Oudin et al., 2005) (équation 1), qui fournit une ETP journalière pour la modélisation :

100 5 ) ( ) ( × + × = R T j j ETP e a ρ λ si Ta(j)+5>0 Eq. 1 = 0 sinon

où λ est la chaleur latente de vaporisation de l'eau (2.25 MJ.kg-1), ρ la masse volumique de l'eau (103kg.m-3), Re le rayonnement extraterrestre (en MJ.m-2.j-1) calculé à partir de la latitude du bassin (prise à l'exutoire ici) et du jour Julien, et Ta (j) la température de l'air du bassin pour le jour

considéré, donnée par les valeurs disponibles dans la base SAFRAN.

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Les débits quotidiens sont issus de la banque de données HYDRO5 du Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, du Développement Durable et de la Mer (MEEDDM). Elle fournit des données de plus de 3000 stations de jaugeages sur des cours d'eau français. Toutes ces données sont déjà sous format et disponibles au Cemagref.

La figure 2 présente trois exemples de chroniques de précipitations, températures et débits observés en 2004 sur les bassins de l'Isère à Val d'Isère, l'Ire à Doussard et la Faye à Olliergues.

Figure 2 : Exemples de chroniques de précipitations (pluie en bleu foncé, neige en bleu clair), températures (vert) et débit (rouge) sur les bassins de l'Isère à Val d'Isère (46 km²), l'Ire à Doussard (25 km²) et la Faye à Olliergues (72 km²)

en 2004 II.1.2 Les prévisions d'ensemble

La prévision météorologique à Météo-France concerne des échelles spatiales et temporelles variées. Elle est issue principalement de la modélisation numérique, mais l'expertise et les observations jouent un rôle non négligeable, notamment lorsqu'il s'agit de prévision à court terme ou la prévision immédiate (quelques heures). Avec l'augmentation de l'échéance de prévision (quelques jours), l'utilisation de modèles numériques de prévisions devient incontournable. Trois gammes de modèles sont actuellement utilisées par Météo-France, différenciées par la taille du maillage géographique et par l'échéance de prévision, et se complètent en "s'emboîtant". Les données que nous utilisons proviennent du modèle ARPEGE, qui travaille avec un maillage de 25 km2 (Thirel, 2009). C'est un modèle dit "global", qui calcule l'évolution de l'atmosphère sur l'ensemble du globe, et qui couvre 102 heures d'échéance (environ 4 jours).

Le système de prévision d'ensemble de Météo-France est appelé PEARP (Prévisions d'Ensemble ARPège, Nicolau, 2002). Il a été testé et utilisé dans plusieurs études hydrologiques récentes : Thirel (2009), pour l'amélioration de la prévision d'ensemble des débits sur la France avec le modèle SIM ; Randrianasolo (2009) pour l'évaluation de la qualité des prévisions hydrologiques d'ensemble basées sur les modèles GRP et SIM. La PEARP est composée de 11 scénarios équiprobables de prévision à 60 heures d'échéance, dont un membre est dit "de contrôle" (il part de la condition initiale la plus favorable, proche de celle qui serait utilisée par une prévision déterministe). Dans notre étude nous utiliserons les prévisions de précipitations (pluie et neige) et de températures de la PEARP. Les données des mailles de la PEARP (64 km2) sont agrégées sur nos bassins (moyenne pondérée par les superficies des mailles appartenant au bassin). Les prévisions sont lancées à 18h le jour j d'émission de la prévision et disponibles au pas de temps tri-horaire. Elles sont ensuite agrégées pour fournir des jours entiers (0 à 24 h) pour l'échéance journalière 1 (j+1) et l'échéance 2 (j+2). La figure 3 présente un exemple de prévision d'ensemble sur la France : 11 cartes (P1 à P11) représentent les différents scénarios fournis par la prévision d'ensemble PEARP, avec P1 le membre de contrôle. Les prévisions ont été émises le 30/10/2008 pour le 02/11/2008 (j+2). La 12ème carte (Pobs) présente la pluie observée SAFRAN pour la même 5 http://www.hydro.eaufrance.fr/ CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

date de prévision. On observe sur cette carte des différences de répartition dans les scénarios de précipitations prévues, avec des zones parfois arrosées, parfois non, et des quantités précipitées plus ou moins importantes avec des maxima différemment localisés.

L'une des sources d'erreur dans la prévision hydrologique est directement imputable aux erreurs de la prévision climatique. Pour palier à cela, des scénarios climatiques équiprobables peuvent être utilisés en entrée du modèle précipitation-débit dans le but de fournir des scénarios équiprobables de prévision hydrologique. Dans cette étude, les 11 scénarios de la PEARP sont utilisés en entrée du modèle GRP (sans et avec module neige) et les 11 prévisions hydrologiques d'ensemble résultantes sont évaluées. Pour cela, nous disposons d'une archive de prévisions qui s'étend du 10/03/2005 au 30/09/2009. Une partie de cette archive a été utilisé par Randrianasolo (2009), qui a évalué les prévisions hydrologiques de 211 bassins, non ou peu influencés par la neige, sur la période allant jusqu'à juillet 2006. Ici, nous nous focalisons sur des bassins influencés par la neige et sur une période plus longue d'évaluation, du 10/03/2005 au 31/07/2009, pour laquelle des observations sont également disponibles.

Figure 3 : Prévisions d'ensemble ARPEGE (PEARP) à 2 jours d'échéance (P1 à P11, pour les 11 membres de l'ensemble) et observations SAFRAN (Pobs) pour les précipitations du 02/11/2008 sur la France. II.1.3 Les bassins versants de l'étude

Les 176 bassins utilisés sont tous des bassins de montagne français, localisés sur les reliefs du Massif Central, du Jura, des Alpes et des Pyrénées (figure 4). Ils présentent les avantages suivants :

• des bassins peu à fortement influencés par la neige ;

• une limitation de phénomènes qui pourraient "bruiter" le signal de débit lié à la neige : pourcentage de surface glaciaire nul ou limité, superficie des surfaces en eau (lacs) limitée, caractère "naturel" des bassins, c'est-à-dire sans dérivation ou exploitation anthropique, privilégié ;

• une certaine hétérogénéité de l'échantillon en termes de caractéristiques physiographiques, climatiques et hydrologiques, comme le montre le tableau 1.

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Figure 4 : Carte de localisation des 176 bassins versants étudiés

Tableau 1 : Principales caractéristiques des bassins versants étudiés (entre crochets, valeurs minimales et maximales et, en bas, valeur médiane sur 176 bassins)

Superficie

(km²) Zmed (m) Z (m) P (mm/an) Q (mm/an)

ETP (mm/an) Neige (mm/an) % Neige [5 ; 2210] 105 [386 ; 2681] 1035 [133 ; 2644] 833 [763 ; 2287] 1357 [233 ; 2070] 671 [280 ; 714] 588 [12 ; 740] 87 [1 ; 51] 7

II.2 Caractérisation des régimes hydrologiques des bassins versants

Afin de caractériser davantage notre échantillon de bassins versants, nous avons choisi de les différencier en fonction de leurs régimes hydrologiques. L'objectif est de pouvoir évaluer l'apport du modèle de prévision avec prise en compte de la neige que nous développons selon ces différents régimes : dans quel cas l'introduction du module Cemaneige dans le modèle GRP apporte-t-il plus/moins de performance? Compte tenu de l'importance de notre échantillon et de la complexité de caractériser les facteurs à l'origine des régimes hydrologiques, nous avons cherché à nous baser sur une classification objective.

II.2.1 Rappels sur les régimes hydrologiques

Tout d'abord, il parait essentiel de rappeler ce qu'est un régime hydrologique. Pardé, dans son ouvrage Fleuves et rivières (1955), définit le régime hydrologique comme "l'ensemble des

phénomènes qui concernent l'alimentation des cours d'eau et les variations de leurs débits". C'est

également, dans le glossaire international d'hydrologie6, "l'ensemble des variations de l'état et des

caractéristiques d'une formation aquatique qui se répètent régulièrement dans le temps et dans l'espace et passent par des variations cycliques, par exemple saisonnières".

Le régime hydrologique est le reflet des facteurs influençant l'écoulement tels que les précipitations, la température, le relief, la nature du bassin versant, etc. (Musy et Higy, 2004). Ce sont généralement les variations saisonnières des débits qui vont permettre la classification en différents régimes hydrologiques, car elles permettent de traduire visiblement l'action de ces différents facteurs (Pardé, 1955). Le régime hydrologique est ainsi souvent représenté par un hydrogramme des 12 coefficients mensuels de débit (rapport de chaque moyenne mensuelle au module).

Il existe plusieurs types de régimes hydrologiques, fondés principalement sur le mode d'alimentation du cours d'eau (i.e., pluvial, nival, glaciaire). Pardé (1955) en distingue trois grandes catégories :

• Les régimes simples, qui comportent deux saisons hydrologiques (abondance et pénurie). Ils indiquent la prépondérance d'un seul mode d'alimentation, donc un bassin homogène au 6 http://webworld.unesco.org/water/ihp/db/glossary/glu/aglu.htm CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

point de vue du climat. On y distingue les régimes glaciaire, pluvial océanique, pluvial tropical, nival de montagne et nival de plaine.

• Les régimes complexes originels, qui comportent au moins quatre et plus rarement six phases hydrologiques (2 ou 3 minima et maxima). Ils résultent des effets combinés, et plus souvent successifs de deux ou trois modes d'alimentation (ex., le ruissellement pluvial d'automne et le facteur nival en printemps). On y distingue les régimes de type nival de transition, nivo-pluvial et pluvio-nival, ainsi que les sous-types jurassien et méditerranéen, par exemple.

• Les régimes complexes changeants, qui comprennent des cours d'eau soumis à un régime simple ou complexe originel dans sa partie supérieure et subissant l'influence de facteurs variés, parfois contradictoires.

On pourrait arguer que cette classification date de plus d'une cinquantaine d'année, cependant elle est encore utilisée dans les pays francophones (Musy et Higy, 2004). De plus, elle a été enrichie depuis en introduisant des nuances locales et sur la base de données complémentaires. D'autres classifications ont ainsi été proposées, basées sur des aspects quantitatifs, donc plus objectives. Par exemple, Haines et al. (1988) (cité dans Musy et Higy, 2004) proposent une typologie basée sur un indice de similarité entre des débits moyens mensuels interannuels. Krasovskaïa et Gottschalk (1996) (cité dans Musy et Higy, 2004) proposent une détermination analytique du régime par le calcul d'un indice de stabilité de l'occurrence des périodes d'étiages et de hautes eaux (Musy et Higy, 2004). Plus récemment, Sauquet (2006) a proposé une classification des régimes hydrologiques des cours d'eau français, basée sur la similitude entre les régimes de 872 bassins versants et la distribution annuel des écoulements mensuels.

Enfin, on soulignera la multiplicité des types de régime existants, ainsi que la difficulté d'en interpréter les causes pour les régimes complexes, tant ceux-ci sont à étudier au cas par cas. De plus, il n'y a pas de classification unique et la majorité des classifications proposées reste difficilement traduisible sous forme d'algorithme, pour permettre une évaluation automatique sur un grand nombre de cours d'eau. Le classement d'un régime garde ainsi une part de subjectivité et reste à l'appréciation de l'hydrologue. En ce qui nous concerne, c'est la classification établie par Sauquet (2006), détaillée ci-après, que nous allons utiliser. Ce choix s'est opéré principalement de par le terrain d'étude sur lequel la classification a été développée, qui correspond le mieux au notre, ce qui devrait assurer une certaine cohérence des résultats.

II.2.2 La classification de Sauquet (2006)

Sauquet (2006) a étudié une classification de régimes hydrologiques à partir de l'analyse statistique des chroniques de débits mensuels de 872 stations de jaugeage de cours d'eau français, sur la période 1981-2000. Cette classification repose sur le principe simple de similitude, selon une stratégie de regroupement qui s'appuie sur la méthode de Ward (minimisation des distances intra-classes, maximisation des distances inter-classes). Le choix du nombre de classes repose ensuite sur des considérations pratiques (le nombre de classes ne doit pas être trop important pour correspondre à une vision synthétique), numériques (identification de sauts de distance entre les groupes en fonction du nombre de classes) et hydrologiques (possibilité d'isoler les composantes pluviale/nivale des bassins à partir de trois groupes et de faire apparaitre des bassins cévenols à partir de 7 groupes). Neuf groupes ont été retenus, et le neuvième a été subdivisé en 4 pour obtenir un total de 12 groupes, différenciés par la saisonnalité des étiages/hautes eaux et par leur caractère plus ou moins soutenu. Sauquet (2006) souligne que les régimes 9 à 12 sont inspirés de la classification de Pardé (1955), du fait du relativement faible nombre de bassins à dominante nivale dans l'échantillon utilisé pour cette classification et de la nécessité de séparer des régimes trop différents pour être classés dans un même groupe. Enfin, il est important de noter que les nuances locales ne sont pas prises en compte dans cette classification à pertinence nationale (Sauquet, 2006).

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Les 12 régimes hydrologiques, avec un hydrogramme de référence pour chacun, sont illustrés dans la figure 5. Chaque hydrogramme représente le pourcentage mensuel du débit annuel (rapport de chaque moyenne mensuelle au débit annuel). Cette représentation offre l'avantage de pouvoir comparer les régimes entre eux et de pouvoir être plus facilement appliquée à d'autres cours d'eau que l'on souhaite classifier. Malgré le fait que cette classification n'ait pas été établie à partir de l'origine des écoulements comme l'est celle de Pardé, excepté pour les groupes 9 à 12 extraits de cette dernière, on peut néanmoins extraire une dominante dans les processus d'alimentation : pluviale pour les groupes 1 à 8, nivale pour les groupes 9 à 12 (Sauquet, 2006).

Figure 5 : Hydrogrammes de référence pour les 12 groupes de régimes hydrologiques proposés par la classification de Sauquet (2006) et carte de France (d'après Sauquet, 2006)

Selon Sauquet (2006), pour cette classification, "l'interprétation hydrologique précise des processus dominants est une tache délicate indépendante, à réaliser a posteriori à partir d’informations complémentaires". Néanmoins, la carte de France des régimes hydrologiques présentée par Sauquet (2006), et ici reproduite dans la figure 5, permet d'établir quelques liens avec les processus hydrologiques au niveau national : des régimes à dominante nivale concentrés sur les Alpes et les Pyrénées, alors que les nuances des régimes à dominante pluviale s'expriment sur le reste du territoire. On y observe clairement un glissement progressif des régimes influencés par la fonte de la neige vers des nuances de régimes pluviaux d'amont en aval sur les secteurs montagneux (à noter que le signal de fonte persiste sur les grands cours d'eau lorsque ceux-ci traversent des secteurs de plaine, e.g., l'Isère jusqu'à sa confluence avec le Rhône). Plus régionalement, les écoulements sont presque uniformes toute l'année (groupe 1) dans le Nord de la France, où de larges aquifères modèrent l'écoulement. La Bretagne est relativement homogène et représenté par le groupe 5, où

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l'on retrouve de très faibles écoulements en été, ce qui reflète le manque de stock d'eau souterraine profonde dans la zone. Le groupe 7 est représentatif des régimes des rivières méditerranéennes, où de petits bassins versants sont soumis à des étés chauds et secs et à des épisodes pluvieux automnaux intenses (étiages sévères en été et écoulements importants en novembre). Dans les régions montagneuses, les bassins versants les plus en altitude ont des régimes alimentés par la fonte des neiges (groupes 10, 11 et 12), et plus l'exutoire est élevé, plus la contribution de la fonte sera importante. Les groupes 8 et 9 apparaissent comme des régimes de transition : les variations saisonnières de l'écoulement sont affectées aussi bien par les précipitations que par la température et l'influence topographique (sur la formation du manteau neigeux et sa fonte) (Sauquet et al., 2008).

II.2.3 Les régimes hydrologiques des bassins versants de cette étude

Sur la base des chroniques journalières de débits disponibles entre la période 1958-2009, nous avons évalué le régime hydrologique de chacun des 176 bassins versants de cette étude.

Pour le traitement des données, un code en langage de programmation R a été développé, qui a permis de classer rapidement et automatiquement les régimes. Pour cela, nous avons transformé les débits journaliers en débits mensuels moyens, puis en pourcentage du débit annuel, pour pouvoir les comparer aux hydrogrammes de référence de Sauquet (2006). De la même façon que pour la détermination des 12 groupes, l'appartenance d'un régime donné à un groupe s'effectue selon la distance euclidienne d au régime de référence, selon l'équation 2. Le régime hydrologique d'un cours d'eau appartiendra au groupe dont la distance euclidienne est minimale :

        − =

∑

d t = 1, … , 12 (mois de l'année) Eq. 2

où , %Q(t) est le pourcentage du débit annuel pour le mois t du régime à classer, et %Qref (t), le

pourcentage du débit annuel pour le mois t du régime de référence.

Selon cette classification, l'échantillon des 176 bassins versants français se répartit comme le montre le tableau 2. Pour chaque groupe de régime, nous représentons également la température moyenne mensuelle et le pourcentage moyen de précipitation neigeuse par rapport à la précipitation totale observée sur chaque bassin (figure 6). Les précipitations ont été considérées comme neigeuses en dessous de la température seuil de 0°C.

Tableau 2 : Classification des 176 bassins versants de l'étude selon les régimes hydrologiques proposés par Sauquet (2006)

Régime Dominante Type Nombre de BV % BV

1 2 1.1 2 58 33.0 3 3 1.7 4 27 15.3 5 1 0.6 6 10 5.7 7 29 16.5 8

Pluviale Non défini

26 156 14.8 88.6 9 Nivo-pluvial 12 6.8 10 Nival de transition 4 2.3 11 Nival 3 1.7 12 Nivale Nivo-glaciaire 1 20 0.6 11.4 Total 176 100

D'après les résultats, on observe que l'échantillon de 176 bassins versants est plutôt représenté par des régimes à dominante pluviale (88.6 % de l'échantillon), avec des bassins où les précipitations neigeuses correspondent à entre 1% et 15% des précipitations totales. Le sous-échantillon de

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bassins à dominante nivale (11.4 %) présente des bassins qui reçoivent des précipitations neigeuses plus importantes, susceptibles d'avoir une influence plus significative sur l'écoulement, notamment à des pas de temps plus fins que le mensuel.

Figure 6 : Températures moyennes (à gauche) et pourcentage annuel moyen de neige par rapport aux précipitations totales (à droite) pour les 12 groupes de régime hydrologique constitués par l'analyse des 176 bassins versants de

l'étude.

On peut également voir que notre échantillon n'est pas vraiment représentatif de toutes les classes : les groupes 5 et 12 ne possèdent qu'un représentant et 4 des 12 groupes représentent chacun moins de 2% du nombre de bassins. Il apparait donc essentiel d'opérer un regroupement pour obtenir une classification avec des groupes plus statistiquement représentatifs. Nous avons choisi d'opérer un regroupement sur la base des informations disponibles concernant les températures moyennes mensuelles et la neige précipitée (figure 6). Un regroupement parait difficile sur la base seule de l'analyse des températures. Néanmoins, deux groupes semblent pouvoir être dégagés : un amas des températures des régimes 1 à 9 que l'on pourrait classer ensemble, tandis que les groupes 10 à 12, où la température moyenne des mois d'hiver est clairement négative, formeraient un autre groupe. En ce qui concerne la répartition des pourcentages annuels moyens de neige par rapport aux précipitations totales, on dénote clairement 3 groupes:

• Un premier groupe (a : dominante pluviale) est constitué des régimes où la neige est inférieure à 15% des précipitations totales et comprend les régimes 1 à 7.

• Un second groupe (b : transition) est constitué des régimes où la neige est inférieure à 30% des précipitations totales, avec une exception à 35% pour le groupe 9 (1 seul bassin versant sur 16 classés sous ce groupe), et comprendrait ainsi les régimes 8 et 9.

• Enfin, un troisième groupe (c : dominante nivale) est constitué des régimes où la neige est supérieure à 10% des précipitations totales (régimes 10 à 12).

Les hydrogrammes présentés sur la figure 2 montrent des bassins appartenant à chaque groupe : l'Isère à Val d'Isère appartient au groupe c (dominante nivale), l'Ire à Doussard au groupe b (régimes de transition) et la Faye à Olliergues au groupe a (dominante pluviale).

La figure 7 présente les résultats de la classification en régimes hydrologique sous forme de carte de la région d'étude. Chaque point représente une station hydrologique de mesure pour laquelle un bassin versant est associé, donc également son exutoire. La taille des points permet d'apprécier la distance à chaque régime à titre indicatif (plus la distance est faible, plus le point est gros). Le regroupement en trois régimes est nettement plus satisfaisant en termes de représentativité, même s'il reste déséquilibré: les bassins à dominante pluviale représentent 73.8% de l'échantillon (130 bassins) et les bassins nivaux sont encore peu représentés, à 4.6% (8 bassins). Par ailleurs, d'une part, il procure l'avantage de gommer les nuances locales, trop visibles dans notre échantillon et difficilement explicables avec les données dont nous disposons. D'autre part, il permet le

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regroupement des régimes en fonction de l'origine des écoulements : les régimes du groupe a sont alimentés principalement par la pluie, les régimes du groupe c, principalement par la fonte de la neige, et les régimes du groupe b, par les deux à la fois.

Figure 7 : Les régimes hydrologiques de 176 bassins versants à partir de la classification de Sauquet (groupes 1 à 12) et du regroupement fait dans cette étude (groupes a : dominante pluviale, b : transition et c : dominante nivale). La taille

des points indique la distance à chaque régime : plus la distance est faible, plus le point est gros.

Finalement, on observe une répartition régionale de nos bassins, avec des régimes pluviaux concentrés sur le Massif Central et le Jura, des régimes nivaux sur les plus hautes altitudes des Alpes et des Pyrénées et des régimes de transition à des altitudes plus basses. On observe également clairement quelques "anomalies". En effet, dans le Jura, on peut voir que quelques régimes ont été classés dans le groupe 7, définit par Sauquet comme étant un régime de type méditerranéen. Il ne faut pas voir ici une erreur de classification, mais plutôt le fait que soit les processus dominants peuvent être différents tout en aboutissant au même résultat, soit la différenciation pour classer un régime dans l'un ou l'autre des groupes s'est faite sur peu de choses, voire les deux.

II.3 Vers un modèle de prévision avec prise en compte de la neige : GR5P

Le modèle de prévision avec prise en compte de la neige que nous voulons mettre en place et évaluer va en fait être constitué de deux modèles : le modèle de prévision GR3P, d'une part, et le module de prise en compte de la neige Cemaneige, d'autre part. Nous présentons ici ces deux modèles et comment ils vont interagir pour n'en former qu'un.

II.3.1 Le modèle de prévision : GR3P

Le modèle GR3P appartient à la famille des modèles hydrologiques GR (Génie Rural) développés au Cemagref. C'est un modèle de prévision à 3 paramètres libres, utilisable aux pas de temps horaire ou journalier. Il est dérivé du modèle de simulation pluie-débit GR4J (Perrin et al., 2001, 2003) et a été initialement proposé par Tangara (2005). Le modèle est actuellement testé ou utilisé en opérationnel dans plusieurs Services de Prévision de Crues en France (SPC Grand Delta, Loire-Cher-Indre, DIREN IdF, etc.).

GR3P est un modèle:

• continu, c'est-à-dire qu'il utilise les conditions météorologiques passées au-delà de l'évènement en cours pour pouvoir initialiser les conditions d'humidité du bassin au moment de la prévision ; CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

• global, il ne prend pas explicitement en compte l'hétérogénéité spatiale du bassin (caractéristiques) ou des forçages météorologiques (précipitations et ETP). Nous verrons par la suite que l'introduction du module Cemaneige va introduire une étape de spatialisation en prenant en compte la variabilité topographique (altitude) du bassin qui se traduira par une meilleure estimation des moyennes spatiales sur le bassin ;

• qui possède une structure à réservoirs, ce qui l'apparente à un modèle conceptuel, bien que sa construction le classe entre modèle conceptuel et empirique.

La structure du modèle GR3P tel qu'il est utilisé dans cette étude (pas de temps journalier) est présentée dans la figure 8.

Figure 8 : Structure du modèle GR3P utilisé dans l’étude et ses trois paramètres libres : X1 (ROUT), X2 (CORR) et X3 (TB) (d'après Tangara, 2005)

Le modèle GR3P fonctionne de la manière suivante : la pluie est neutralisée par l'évapotranspiration potentielle avant d'être intégrée à un réservoir de production. La capacité maximale de ce réservoir est fixée à 350 mm. Il gère la part des précipitations qui va participer à l'écoulement (pluie nette) et permet ainsi d'assurer un suivi indirect (via l'état de ce réservoir) des conditions d'humidité du bassin. Cette pluie nette est ajustée à l'aide du paramètre CORR (X2), qui permet notamment de tenir compte d'éventuels échanges avec des nappes profondes et/ou des bassins voisins. Le transfert de l'eau est ensuite assuré par l'hydrogramme unitaire de temps de base TB (X3) qui permet de prendre en compte le décalage temporel entre la pluie et le débit. Cet hydrogramme est associé à un réservoir de routage quadratique de capacité ROUT (X1) pour fournir le débit de sortie à l'exutoire du bassin. Ce réservoir permet de mettre à jour le modèle en assimilant le dernier débit observé. Le niveau du réservoir est ainsi recalculé pour générer un débit égal au dernier débit observé à l'instant de prévision. Dans la version horaire du modèle, une correction est également appliquée au débit prévu, en prenant en compte la dernière erreur de prévision faite par le modèle (Berthet et al., 2009).

GR3P a été récemment adapté à la prévision d'ensemble (Ramos et al., 2008) et testé sur des bassins français peu ou pas influencés par la neige (Randrianasolo et al., 2010). Randrianasolo (2009) a d'ailleurs souligné dans ses travaux l'importance de prendre en compte la neige dans le modèle pour améliorer la qualité des prévisions.

II.3.2 Le module de prise en compte de la neige : Cemaneige

Afin d'intégrer le module CemaNeige au modèle de prévision hydrologique GR3P, il est essentiel de comprendre le fonctionnement du module, et donc sa structure. Ceci va nous permettre de connaitre les données à introduire au module et comment celui-ci les traitent.

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